如何用numpy.fft.ifft数值计算特征函数e^（-t^2/2）的逆

基本上，我想做以下工作：

t = np.linspace(-5, 5, 100)

y = np.exp(-(t**2)/2)

p = numpy.fft.ffti(y)

x = ?

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我不熟悉数值傅里叶变换，所以我不知道计算出的概率密度值对应的x值，我也不确定当我将p的值与x作图时需要乘以哪个常数（如果有的话）。我没有发现可用的文档有帮助

这只是为了让你走。我使用前向变换，因为自变量看起来像时间（t）

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as p
%matplotlib inline

t = np.linspace(-5, 5, 100)   #presumed to be time
y = np.exp(-(t**2)/2)
p.subplot(121)
p.plot(t,y)
p.subplot(122)
f = np.fft.fftshift(np.fft.fft(y))
freq = np.fft.fftshift(np.fft.fftfreq(100, d=t[1]-t[0]))
p.plot(freq,np.abs(f))